背景与现有操作 #

从R 4.5.2升级到4.6.0后，尝试迁移旧版本已安装包，操作步骤如下：

1. 旧版本R导出包列表 #

pkg_current <- installed.packages() |>
  as.data.frame() |>
  dplyr::select(Package) |>
  tibble::remove_rownames()

write.table(pkg_current, file = "packages.txt", sep = "\t",
            row.names = T)

2. 新版本R从CRAN安装包 #

data.path <- "C:/Users/Documents/"
pkg_current <- file.path(data.path, "packages.txt")
pkg_current <- read.table(pkg_current)
str(pkg_current)

install.packages(
  pkg_current$Package,
  dependencies = TRUE,
  repos = c(CRAN = "https://cran.rstudio.com/"),
  type = "source"
)

遇到的问题 #

• 1500+个包安装耗时超8小时仍未完成
• 使用updateR()时出现「文件损坏」错误
• 移除type = "source"后，R提示部分包有更新的源码版本：

存在可用的二进制版本，但源代码版本更新：
  binary source needs_compilation
  crs 0.15-41 0.15-42 TRUE 
  rfm 0.3.0 0.4.0 FALSE 
  devtools 2.5.1 2.5.2 FALSE 
  enrichwith 0.4.0 0.5.0 FALSE 
  fabletools 0.6.1 0.7.0 FALSE 
  fect 2.2.0 2.4.1 TRUE 
  kardl 1.3.0 1.3.1 FALSE 
  roxygen2 7.3.3 8.0.0 TRUE

优化解决方案 #

1. 优先安装二进制包 #

强制指定type = "source"是安装缓慢的核心原因——编译源码包需要大量时间。Windows/macOS环境下直接移除该参数，R会自动优先安装预编译的二进制包，仅在必要时编译源码包。如果确实需要少数更新的源码版本包，单独挑出来安装即可，无需全部编译。

2. 并行安装提速 #

利用多CPU核心并行安装，大幅缩短总耗时：

# 先安装remotes包（未安装的话）
install.packages("remotes")
# 指定4核并行安装，可根据自身CPU核心数调整
remotes::install_cran(pkg_current$Package, dependencies = TRUE, Ncpus = 4)

3. 跳过已安装的包 #

新版本R默认自带部分基础包，筛选出未安装的包再操作，减少重复工作：

# 获取新版本已安装包列表
installed_new <- installed.packages()[, "Package"]
# 筛选出需要安装的包
to_install <- setdiff(pkg_current$Package, installed_new)
# 安装目标包
install.packages(to_install, dependencies = TRUE)

4. 单独处理GitHub包 #

旧包列表中的GitHub包无法通过install.packages()安装，需单独导出并安装：

旧版本R中导出GitHub包列表

pkg_info <- installed.packages() |>
  as.data.frame() |>
  dplyr::select(Package, Repository)
# 筛选来源为GitHub的包
github_pkgs <- pkg_info[grepl("github", pkg_info$Repository, ignore.case = TRUE), "Package"]
write.table(github_pkgs, file = "github_packages.txt", sep = "\t", row.names = FALSE)

新版本R中安装GitHub包

github_pkgs <- read.table("github_packages.txt")$V1
# 需先安装devtools
install.packages("devtools")
devtools::install_github(github_pkgs)

5. 手动迁移包目录（替代updateR） #

如果updateR()报错，可直接复制旧版本包目录到新版本，再批量更新不兼容的包：

1. 找到旧版本包目录（示例：C:/Program Files/R/R-4.5.2/library）
2. 将目录中的包复制到新版本包目录（示例：C:/Program Files/R/R-4.6.0/library）
3. 在新版本R中运行以下命令，自动更新不兼容的包：

update.packages(checkBuilt = TRUE, ask = FALSE)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者douseik